基于YOLOv8的交通事故车辆损伤检测与事故严重程度分级项目识别项目｜完整源码数据集+PyQt5界面+完整训练流程+开箱即用！

基本功能演示

https://www.bilibili.com/video/BV1yakuB6EJt/

项目摘要

本项目围绕交通事故车辆损伤检测与事故严重程度分级这一典型智能交通应用场景，基于YOLOv8 深度学习目标检测框架，构建了一套从数据集、模型训练到可视化部署的完整解决方案。

项目通过对真实道路交通事故车辆图像进行系统化标注，将车辆事故情况划分为无事故、轻微事故、中等事故、严重事故、车辆完全报废五个等级，实现了对事故车辆损伤程度的自动识别与分级评估。模型可对输入的图片、视频或实时摄像头画面进行检测，并输出事故等级与可视化结果。

在工程实现层面，项目集成了PyQt5 桌面图形界面，将原本偏研究性质的 YOLOv8 推理流程封装为可直接运行的可视化应用程序，真正做到“训练即用、部署即跑、开箱即用”。配套提供完整源码、数据集、训练流程说明及权重文件，适合教学演示、科研实验及工程落地参考。

前言

随着智慧交通与智能驾驶技术的快速发展，如何对交通事故进行自动化识别与风险评估，已成为交通管理、保险理赔、道路安全分析等领域的重要研究方向。

在实际交通事故处理中，事故严重程度往往依赖人工经验判断，不仅效率低，而且主观性强。通过计算机视觉技术对事故车辆受损情况进行分析，可以在事故发生后快速给出客观的损伤评估结果，为后续决策提供技术支撑。

YOLO 系列模型以其检测速度快、部署灵活、工程成熟度高的优势，在交通场景中得到了广泛应用。YOLOv8 作为当前主流版本，在精度、推理效率和工程易用性方面均有明显提升，非常适合用于事故车辆检测与分级任务。

基于此背景，本项目以真实事故车辆数据集为基础，构建了一个完整的交通事故车辆损伤检测与事故严重程度分级系统，不仅关注模型精度，也强调工程完整性与可复现性，力求为学习者和开发者提供一套可直接参考和复用的实战项目。

一、软件核心功能介绍及效果演示

1. 多事故等级车辆损伤智能识别

系统基于 YOLOv8 模型，对交通事故车辆进行自动检测与分类，支持以下五种事故等级：

• 无事故：车辆未发生碰撞或明显损伤
• 轻微事故：轻微剐蹭、小面积损伤，不影响正常行驶
• 中等事故：车辆出现明显变形或结构性损伤
• 严重事故：车辆主体结构严重破坏，存在较大安全隐患
• 车辆完全报废：翻覆、燃烧或严重损毁，无法修复

检测结果以边框 + 事故等级标签 + 置信度的形式实时展示，直观反映车辆受损情况。

2. 支持多种输入方式的检测模式

软件提供多种常用检测输入方式，满足不同应用场景需求：

• 单张图片检测：适合事故图片分析与结果展示
• 文件夹批量检测：对大量事故图片进行快速评估
• 视频文件检测：用于事故监控视频或行车记录仪分析
• 实时摄像头检测：支持实时画面中的事故车辆识别

所有检测结果均可在界面中实时显示，便于观察与验证模型效果。

3. PyQt5 可视化桌面界面

为降低使用门槛，项目采用PyQt5构建桌面级可视化界面，实现了对 YOLOv8 推理流程的完整封装：

• 图形化操作，无需命令行基础
• 一键加载模型权重
• 实时显示检测画面与结果
• 操作逻辑清晰，适合教学演示与成果展示

即使是非深度学习背景的用户，也可以快速上手体验事故识别系统。

4. 完整训练流程与工程化结构

项目不仅提供推理程序，还完整包含：

• 数据集结构说明（YOLO 标准格式）
• 训练参数配置示例
• YOLOv8 训练脚本与推理脚本
• 训练日志与权重文件
• 详细的训练与部署教程

从数据 → 训练 → 推理 → 界面部署全流程打通，适合用于课程设计、毕业设计或工程项目参考。

5. 效果演示说明

在实际测试中，模型能够在复杂道路背景、不同光照条件下，较为准确地区分不同事故等级车辆，并保持较高的检测稳定性。通过 PyQt5 界面，检测过程与结果可视化清晰，具备良好的演示效果与工程可读性。

二、软件效果演示

为了直观展示本系统基于 YOLOv8 模型的检测能力，我们设计了多种操作场景，涵盖静态图片、批量图片、视频以及实时摄像头流的检测演示。

（1）单图片检测演示

用户点击“选择图片”，即可加载本地图像并执行检测：

（2）多文件夹图片检测演示

用户可选择包含多张图像的文件夹，系统会批量检测并生成结果图。

（3）视频检测演示

支持上传视频文件，系统会逐帧处理并生成目标检测结果，可选保存输出视频：

（4）摄像头检测演示

实时检测是系统中的核心应用之一，系统可直接调用摄像头进行检测。由于原理和视频检测相同，就不重复演示了。

三、模型的训练、评估与推理

YOLOv8是Ultralytics公司发布的新一代目标检测模型，采用更轻量的架构、更先进的损失函数（如CIoU、TaskAlignedAssigner）与Anchor-Free策略，在COCO等数据集上表现优异。
其核心优势如下：

• 高速推理，适合实时检测任务
• 支持Anchor-Free检测
• 支持可扩展的Backbone和Neck结构
• 原生支持ONNX导出与部署

3.1 YOLOv8的基本原理

YOLOv8 是 Ultralytics 发布的新一代实时目标检测模型，具备如下优势：

• 速度快：推理速度提升明显；
• 准确率高：支持 Anchor-Free 架构；
• 支持分类/检测/分割/姿态多任务；
• 本项目使用 YOLOv8 的 Detection 分支，训练时每类表情均标注为独立目标。

YOLOv8 由Ultralytics 于 2023 年 1 月 10 日发布，在准确性和速度方面具有尖端性能。在以往YOLO 版本的基础上，YOLOv8 引入了新的功能和优化，使其成为广泛应用中各种物体检测任务的理想选择。

YOLOv8原理图如下：

3.2 数据集准备与训练

采用 YOLO 格式的数据集结构如下：

dataset/├── images/│ ├── train/│ └──val/├── labels/│ ├── train/│ └──val/

每张图像有对应的.txt文件，内容格式为：

40.50967212335766420.3528383900778210.39476004233576640.31825755058365757

分类包括（可自定义）：

3.3. 训练结果评估

训练完成后，将在runs/detect/train目录生成结果文件，包括：

• results.png：损失曲线和 mAP 曲线；
• weights/best.pt：最佳模型权重；
• confusion_matrix.png：混淆矩阵分析图。

若 mAP@0.5 达到 90% 以上，即可用于部署。

在深度学习领域，我们通常通过观察损失函数下降的曲线来评估模型的训练状态。YOLOv8训练过程中，主要包含三种损失：定位损失（box_loss）、分类损失（cls_loss）和动态特征损失（dfl_loss）。训练完成后，相关的训练记录和结果文件会保存在runs/目录下，具体内容如下：

3.4检测结果识别

使用 PyTorch 推理接口加载模型：

importcv2fromultralyticsimportYOLOimporttorchfromtorch.serializationimportsafe_globalsfromultralytics.nn.tasksimportDetectionModel# 加入可信模型结构safe_globals().add(DetectionModel)# 加载模型并推理model=YOLO('runs/detect/train/weights/best.pt')results=model('test.jpg',save=True,conf=0.25)# 获取保存后的图像路径# 默认保存到 runs/detect/predict/ 目录save_path=results[0].save_dir/results[0].path.name# 使用 OpenCV 加载并显示图像img=cv2.imread(str(save_path))cv2.imshow('Detection Result',img)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()

预测结果包含类别、置信度、边框坐标等信息。

四.YOLOV8+YOLOUI完整源码打包

本文涉及到的完整全部程序文件：包括python源码、数据集、训练代码、UI文件、测试图片视频等（见下图），获取方式见【4.2 完整源码下载】：

4.1 项目开箱即用

作者已将整个工程打包。包含已训练完成的权重，读者可不用自行训练直接运行检测。

运行项目只需输入下面命令。

python main.py

读者也可自行配置训练集，或使用打包好的数据集直接训练。

自行训练项目只需输入下面命令。

yolo detect traindata=datasets/expression/loopy.yamlmodel=yolov8n.yamlpretrained=yolov8n.ptepochs=100batch=16lr0=0.001

4.2 完整源码

至项目实录视频下方获取：https://www.bilibili.com/video/BV1yakuB6EJt/

包含：

📦完整项目源码

📦 预训练模型权重

🗂️ 数据集地址（含标注脚本）

总结

综上所述，本项目以交通事故车辆损伤检测与事故严重程度分级为核心应用场景，基于 YOLOv8 深度学习目标检测框架，构建了一套覆盖数据集构建、模型训练、推理部署与可视化展示的完整工程化解决方案。通过对真实道路事故车辆图像进行多等级标注，模型能够较为准确地识别不同事故严重程度下的车辆受损特征，为事故分析、风险评估及辅助决策提供了可靠的技术支撑。同时，项目引入 PyQt5 图形化界面，将原本偏研究性质的算法模型封装为可直接使用的桌面应用，显著降低了使用门槛，提升了系统的可演示性与可落地性。整体方案结构清晰、流程规范，既具备较强的教学与科研参考价值，也为智能交通、保险理赔与道路安全管理等实际工程应用提供了良好的实现范例。